LCCP点云分割第5页

2018-CCF-BDCI-ALIBABA-3Dpoint-cloud-segmentation数据集学习和点云分割实验

由于在了解到这个比赛的时候已经进入初赛的后期，且刚入自动驾驶三维点云分割的坑，就不期待自己能做出啥来了。

uri_yang·2020-09-14 11:43

自动驾驶 | MINet：嵌入式平台上的实时Lidar点云数据分割算法，速度可达 20-80 FPS！...

主要的创新点有两点：一是利用多路分支采用不同分辨率输入后再用不同的卷积块进行处理，达到性能和计算量之间的平衡；二是对基于投影的点云分割方法进行了改进。

AI算法修炼营·2020-09-14 07:51

【点云NormalEstimation】python-pcl：法向量估计并存储

3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也最关键的一部分，点云分割、重采样、配准、曲面重建等处理的大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。

程序媛一枚~·2020-09-13 21:48

关于pointnet++系列编译文件（tf_ops）的问题

点云分割与处理以pointnet系列为首，得到了比较好的成果，但是从pointnet++开始，作者开始在Ubuntu环境下进行网络训练，需要编写动态文件.so（包括后续的PointCNN、pointSift

谢琛（xiec177）·2020-09-12 02:59

配置PCL过程中提示 path too long installer unable to modify path解决

最近学习点云分割，第一步，配置PCL库。

Quelquefois·2020-09-11 06:14

PCL1.8.1+Visual Studio 2015+CUDA 9.0 实现PCL-GPU计算

使用PCL处理LIDAR点云数据时，感觉计算效率不太让人满意，在不明就里的情况下想到用GPU来做点云分割、聚类的相关计算。所以自行编译了PCL以支持GPU计算。

captainzx·2020-08-23 08:49

解决ROS点云分割时出现的段错误cloud_segmentation-27] process has died [pid 17057, exit code -11, cmd

解决ROS点云分割时出现的段错误cloud_segmentation-27]processhasdied[pid17057,exitcode-11,cmd这个问题卡了自己两周多的时间，今天在昨天师兄的提示下看一下是不是编译库的问题

光头明明·2020-08-21 03:42

[论文笔记]Meaningful Maps With Object-Oriented Semantic Mapping

文章新意不太多，主要是加了物体检测，但是SSD+额外的基于几何的点云分割感觉有点绕弯。另一篇用maskRCNN的应该更好。（不过文章引用和relatedworks写的很好。贡献进行i

KylinQAQ·2020-08-19 02:49

基于颜色的点云分割

保留一下这道程序//Color_based_region_growth_segmentation.cpp:定义控制台应用程序的入口点。////Color-basedregiongrowthsegmentation.cpp:定义控制台应用程序的入口点。//#include#include#include#include#include#include#include#include#include#

二更鼓响·2020-08-18 16:48

PCL实战记录（二）三维识别与乱序抓取

、计算SHOT描述子5、计算配对点对6、寻找匹配点7、输出结果8、完整代码1、三维点云预处理为了较好的完成三维识别与乱序抓取，点云输入前需要进行一定的预处理，主要包括：A、点云采样；B、点云滤波；C、点云分割

老牛拉破车·2020-08-18 01:49

cmake编译cuda+pcl，错误总结

项目中采用了lccp算法，速度不算理想，所以采用gpu进行加速。

qq_33362644·2020-08-11 17:59

PCL学习：点云分割-基于颜色的区域生长分割

基于颜色的区域生长分割基于颜色的区域生长分割原理上和基于曲率、法线的分割方法是一致的。只不过比较目标换成了颜色，去掉了点云规模上限的限制。可以认为，同一个颜色且挨得近，是一类的可能性很大，不需要上限来限制。所以这种方式比较适合用于室内场景分割。尤其是复杂室内场景，颜色分割可以轻松的将连续的场景点云变成不同的物体。哪怕是高低不平的地面，没法用采样一致分割器抽掉，颜色分割算法同样能完成分割任务。算法分

JoannaJuanCV·2020-08-11 01:10

基于区域增长的点云分割

Regiongrowingsegmentation（基于区域增长的点云分割）http://pointclouds.org/documentation/tutorials/region_growing_segmentation.php

kiara_wei·2020-08-10 17:36

PCL点云分割-区域生长法

我概括的来说，就是从曲率小的面播种，从种子的位置出发，开始往四周搜索点，然后比对点于点之间的曲率和法线方向，如果差距小于阈值就视为同一个cluster。如果一个cluster无法再蔓延，在剩下的点云里再找曲率小的面播种，然后继续重复直到遍历完毕。基于颜色的区域生长分割：原理上和基于曲率，法线的分割方法是一致的。只不过比较目标换成了颜色，去掉了点云规模上限的限制。可以认为，同一个颜色且挨得近，是一类

MrLi1·2020-08-10 16:24

3D点云地图地面去除（1）：基于随机一致性采样（RANSAC），未做RANSAC后续处理

地面的滤除可以通过点云分割来实现，点云分割的目的提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点，单独处理的目的。而在现实点云数据

sru_alo·2020-08-10 07:10

点云分割——圆柱体分割

此例利用随机采样一致性算法对有噪声的点云场景提取一个圆柱体模型，处理流程如下：（1）过滤掉远与1.5m的数据点（2）计算每个点的表面法线（3）分割出平面模型（本例中为桌面）并保存到磁盘中（4）分割出圆柱体模型并保存到磁盘中PCL法线估计：平面的法线是垂直于它的单位向量。在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量。表面法线也可以计算点云中一点的法线，被认为是一种十分重要的性质。常常在

LIPOLESS·2020-08-08 00:49

使用Kdtree加速的DBSCAN进行点云聚类

聚类是点云分割中的一类方法（其他方法有模型拟合、

姜小明同学·2020-08-01 12:43

【转】PCL学习-点云分割-基于DoN的点云分割

类pcl::DifferenceOfNormalsEstimation提供了一种根据不同尺度下法向量特征的差异性的点云分割方法，即DoN（DifferenceofNormals）算法。

denkywu·2020-08-01 11:23

PCL学习：点云分割-基于最小割的点云分割

PCL库中类pcl::MinCutSegmentation实现基于最小割的分割算法，该算法将一副点云图像分割为两部分：前景点云（目标物体）和背景点云（剩余部分）。算法主要思想：切割有两个非常重要的因素，第一个是获得点与点之间的拓扑关系，也就是生成一张“图”。第二个是给图中的连线赋予合适的权值。（1）构造图：对于给定的输入点云，以输入点云的所有点为顶点，以及一个源点和一个汇点，构造一个最近临图形，图

JoannaJuanCV·2020-07-29 02:08

基于几何特征的地面点云分割方法（汇总）

欢迎访问我的个人博客：http://zengzeyu.com 前言激光雷达扫描得到的点云含有大部分地面点，这对后续障碍物点云的分类、识别和跟踪带来麻烦，所以需要首先滤波滤掉。传统的基于几何特征的滤波是最基本最简单的方法，目前本文尝试的有如下几种：水平面校准法向量栅格高度差栅格最低高度以上0.2米绝对高度平均高度以上方法基于假设是地面点云所构成的地面为平面，而不是弧面，当然对于有倾斜角度的地面也是可

周吴郑王·2020-07-29 02:29

点云分类与分割的区别联系

最近碰到了分割和分类的概念，理解如下：1.定义1.1点云分割pointcloudsegmentation：根据空间，几何和纹理等特征点进行划分，是同一划分内的点云拥有相似的特征。

xinxiangwangzhi_·2020-07-29 00:29

基于PCL三维曲面重建

本文希望能够将曲面重建运用在点云分割后的显示上，以增强点云分割后的可视化效果。PCL中目前实现了多种基于点云的曲面重建算法，如：泊松曲面重建、贪婪投影三角化、移动立方体、EarClipping等算法。

吕小猪不坏·2020-07-28 23:12

3D点云分割论文总结

-常见点云分割方法主要有三类：基于特征的方法这类方法通

Chen.Yi·2020-07-28 21:33

基于霍夫变换的点云分割方法

基于霍夫变换的点云平面分割方法（1）标准霍夫变换方法（2）概率霍夫变换（3）渐进概率霍夫变换（4）随机霍夫变换（5）自适应霍夫变换参考文献：1.Borrmann,D.,etal.,The3DHoughTransformforplanedetectioninpointclouds：Areviewandanewaccumulatordesign.区域生长是选择种子点，然后根据近邻信息不断向周围延伸生长

weixin_33755649·2020-07-28 17:28

segMatch:基于3D点云分割的回环检测

该论文的地址是：https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdfsegmatch是一个提供车辆的回环检测的技术，使用提取和匹配分割的三维激光点云技术。分割的例子可以在下面的图片中看到。该技术是基于在车辆附近提取片段（例如车辆、树木和建筑物的部分），并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配。分段匹配可以直接转化为精确的定位信息，从而实现精确的三维地图构造和定位。在先前记录的

Being_young·2020-07-28 14:11

PCL点云分割（2）

关于点云的分割算是我想做的机械臂抓取中十分重要的俄一部分，所以首先学习如果使用点云库处理我用kinect获取的点云的数据，本例程也是我自己慢慢修改程序并结合官方API的解说实现的，其中有很多细节如果直接更改源程序，可能会因为数据类型，或者头文件等各种原因编译不过，会导致我们比较难得找出其中的错误，首先我们看一下我自己设定的一个场景，然后我用kinect获取数据观察到kinect获取的原始图像的，然

Being_young·2020-07-28 14:11

PCL 【点云分割】

一、平面模型分割1、分割代码//平面分割代码#include//模型系数相关头文件#include//模型定义头文件#include//随机参数估计方法头文件#include//基于采样一致性分割的类的头文件pcl::ModelCoefficients::Ptrcoefficients(newpcl::ModelCoefficients);//创建分割时所需要的模型系数对象coefficients

NoFearsInMyHeart·2020-07-28 12:14

PCL 【点云分割2】

一、最小图割（可以用来分割前后景）1、最小图割核心代码#include//最小图割相关头文件pcl::MinCutSegmentationseg;//创建一个PointXYZ类型的最小分割对象seg.setInputCloud(cloud);//设置输入点云if(Bool_Cuting)seg.setIndices(indices);//如果设置输入点云的索引pcl::PointCloud::Pt

NoFearsInMyHeart·2020-07-28 12:14

PCL-点云处理（二）

PCL—点云处理（二）PCL—低层次视觉—点云分割（最小割算法）1.点云分割的精度2.最小割算法3.点云“图”4.PCL对最小割算法的实现PCL—点云滤波（基于点云频率）-低1.点云的频率2.基于点云频率的滤波方法

一只不出息的程序员·2020-07-28 09:12

PCL点云库学习笔记（4）：区域生长点云分割

初学者笔记：点云数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1VTVxn3BntbAr9tGHv6L-HA提取码：u81q代码：#includeVTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL)#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#in

起个名字费劲死了·2020-07-28 08:30

处理点云数据(六)：点云分割

展示了如何在三维激光雷达数据中检测地平面和发现附近的障碍物。clear;clc;%%%forimg_idx=181:446%fid=fopen(sprintf('D:/KITTI/data_set/2011_09_26/2011_09_26_drive_0009_sync/velodyne_points/data/%010d.bin',img_idx),'rb');%velo=fread(fid,

听说你爱吃芒果·2020-07-28 06:12

3D点云分割算法汇总

作者：TomHardyDate：2020-2-19来源：汇总|3D点云分割算法前言最近在arXiv和一些会议上看到了几篇3D点云分割paper，觉得还不错，在这里分享下基本思路。

Tom Hardy·2020-07-28 06:12

点云处理（2）：基于RGB值特征检测的点云分割算法

在进行点云分割时，往往因为两个物体挨得太紧而无法进

FistQ·2020-07-28 05:07

【点云处理】基于模型的点云分割

最近一直在忙着毕业论文的事情，随着自己做实验的过程中发现之前的点云知识忘得差不多了~~现在重新拾起来~~希望大论文可以顺利完成~~直接上代码：#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includetypedefpcl::PointXYZPointT;usingnamespacestd;intm

秦乐乐·2020-07-28 05:36

三维点云的地面分割算法

https://www.sohu.com/a/154597666_715754（“泡泡机器人SLAM”微信公众号)2.基于改进形态学滤波（ProgressiveMorphologicalFilter）的地面点云分割算法

xf78d·2020-07-28 03:00

传统的点云分割方法及PCL中的分割模块

参考：https://www.cnblogs.com/li-yao7758258/p/10908980.html三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来，以便于单独对该点云物体处理，但是由于点云数据是一种高冗余度

Amelie_xiao·2020-07-28 01:40

PCL写的区域生长点云分割算法——CC插件

基于CC写的插件，利用PCL中算法实现：voidqLxPluginPCL::doRegionGrowing(){assert(m_app);if(!m_app)return;constccHObject::Container&selectedEntities=m_app->getSelectedEntities();size_tselNum=selectedEntities.size();){m_

麦田IT·2020-07-27 19:06

点云分割入门（2）——基于区域生长的分割算法

二基于区域的分割算法其中,kd树用来获得点云的拓扑结构，可以得到邻域信息。对于kd树，这就简单说一下，网上资料很全。（点云空间拓扑关系的建立方式主要有Octree法和KD-tree法）。根据PCL官网例程得到的结果如下图所示：PCL官网：http://pointclouds.org/documentation/tutorials/#segmentation-tutorial从图中可以看出，对于阶梯

MyLying97·2020-07-27 16:49

基于区域生长算法的点云分割（pcl::RegionGrowing）

算法原理：算法流程：代码：#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){pcl::PointCloud::Ptrcloud(newpcl::PointCloud);if(pcl::io::loadPCDFile("region_g

Alan Lan·2020-07-27 14:12

基于传统方法点云分割以及PCL中分割模块

之前在微信公众号中更新了以下几个章节1，如何学习PCL以及一些基础的知识2，PCL中IO口以及common模块的介绍3，PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍前言三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来

Being_young·2020-07-27 13:59

腿式机器人激光SLAM系统

主要内容基于点云分割和CNN的LiDAR点云回环检测方法。改进的点云配准失效检测方法，效率更高。基于运动惯性里程计，AICP，回环的因子图LiDAR-SLAM系统，可以在腿式机器人上运行。不足处理频率

3Ｄ视觉工坊·2020-07-15 19:49

三维点云处理技术四：三维点云数据处理基础

三维点云处理技术四：三维点云数据处理基础PCL介绍PCL点云数据结构PCL特性PCL模板库PCL处理一般流程点云滤波方法常见点云滤波方法体素滤波器：统计滤波器点云组织形式与最近邻搜索八叉树KDTree点云分割

Flying Youth·2020-07-15 08:45

【语义】如何使用PointNet训练点云数据和点云分割(初探)

大家好,今天给大家介绍下cvpr2017一篇文章Pointnet语义分割,该网络基于tensorflow写的,非常轻巧方便,但是文章和代码有一定出入,在训练过程中出现过拟合现象,大概训练了10个小时多.1需要准备的东东(1)Ubuntu16.04GTX10606G(2)CUDA安装(3)tensorflow安装2下载源码gitclonehttps://github.com/charlesq34/p

余辉亮的学习笔记·2020-07-15 01:48

深度学习算法的点云分割-Pointnet++（一）

pointnet++为pointnet的升级版转自：http://www.bubuko.com/infodetail-2535494.html使用深度学习的三维点云分类的介绍在过去的这些年里，对二维图像已经有了大量深入的研究，并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素：1.卷积神经网络。2.数据-大量图像数据可用。但是对于3D点云，数据正在迅速增长。大有从2D向3

tumi678·2020-07-14 23:58

深度学习算法的点云分割-PointNet（四）

转载自：https://blog.csdn.net/qq_33278989/article/details/80410381今天要聊的论文是斯坦福大学Charles等人在CVPR2017上发表的论文，提出了一种直接处理点云的深度学习网络——PointNet。这篇论文具有里程碑意义，标志着点云处理进入一个新的阶段。为什么会给这么高的评价呢？因为在PointNet之前，点云没办法直接处理，因为点云是三

tumi678·2020-07-14 23:57

3D点云深度学习方法综述(资料)

1.南加州大学phd王薇月：深度学习在点云分割中的应用|分享总结http://baijiahao.baidu.com/s?

赤火atlas·2020-07-14 22:06

常见点云分割技术

转载自博客园IronStark点云分割系列：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html点云分割点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现

菜鸟知识搬运工·2020-07-14 17:56

PCL—超体聚类点云分割算法详解

参考：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5013968.html1.超体聚类——一种来自图像的分割方法超体（supervoxel）是一种集合，集合的元素是“体”。与体素滤波器中的体类似，其本质是一个个的小方块。与之前提到的所有分割手段不同，超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体，其对点云实施过分割（oversegmentation），将场景点云化成很多小块，并

Amelie_xiao·2020-07-14 13:44

PCL—基于形态学的点云分割算法详解

参考：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5017428.html1.航空测量与点云的形态学航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段。生成地形三维形貌一直是地球学、测量学的研究重点。但对于城市、森林等独特地形来说，航空测量会受到影响。因为土地表面的树、地面上的房子都认为的改变了地貌，可以认为是地貌上的噪声点。设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非